文章核心观点 - 文章从量化基金“专业买手”（FOF投资经理）的视角，阐述了如何对量化产品进行风险识别与控制，以及如何通过交叉验证来动态评估和调整持仓，其核心理念是将风险控制作为评估量化产品价值的关键维度，并追求长期、稳健的投资收益[1][2] 从策略本身识别风险 - 对风险的定义和刻画因投资方法和学术角度而异，学术界可能将风险刻画为波动性，而价值投资者可能关注本金永久性损失的可能性[5] - 量化投资业界有Barra、Axioma等第三方公司推出的风险模型作为公认的风险刻画工具[5] - 团队倾向于从策略本身出发，了解其收益特性，并刻画对应的可跟踪、可对比的风险指标，这需要建立针对不同策略的知识库和数据库[5] - 团队许多成员具有量化策略研发背景，拥有策略和研发思路的传承，并持续学习以扩充和改进知识与数据[5] 风险控制的价值评估 - 将风险控制视为评估管理人价值的一个维度，而非在产品出现回撤后进行止损[7] - 对风险控制的价值评估并非教条式的一刀切，而是针对具体策略一事一议，并在相似策略间进行比较[7] - 以量化权益的时序量价策略为例，该策略依赖tick/秒级数据和极速下单，因此必须对个股敞口或偏离度有硬性约束，以防止在极端行情或数据出错时发生大额亏损[7] - 相比之下，偏基本面策略的管理人对交易速度和偏离度的硬性约束要求较低[7] 通过交叉验证进行动态评估与调整 - “价值投资”并非买入后持有不动，“买入并持有”代表长期合作意愿，但会根据情况及时调整持仓[9] - 建立了可比较、可持续、可跟踪的价值维度后，工作重点从每日/每周查看产品净值，转变为对这些价值维度的长期评估[9] - 会定期或不定期与基金管理人进行深度沟通以进行定性跟踪，并持续使用不同数据源和多个模型进行交叉验证与定量跟踪[9] - 会根据管理人自身的变化（如模型切换）进行重新评估，如果评估价值降低，则会进行调整[9] - 会持续考虑机会成本，当评估发现具有更高“价值”的管理人时，也会进行调仓[9] - 团队保持谦逊，持续学习，并不断改进和完善“价值”的评判维度与跟踪方法[9]

2025年A股市场与私募股票策略表现概览 - 2025年A股市场表现强势，上证指数时隔十年重返4000点，创业板指数全年大涨约50% [3] - 市场上涨由科技产业突破、流动性宽松与政策托底共同驱动，但分化与波动剧烈，经历了4月关税冲击下的V型震荡、大小盘风格快速切换以及科技成长与防御板块冷热不均 [3] - 私募排排网数据显示，截至2025年12月31日，有业绩展示的股票策略产品共3270只，2025年平均收益为37.36%，平均夏普比率为1.67 [3] - 按公司规模划分，百亿私募旗下股票策略产品夏普比率较高，达到2.18 [3] 百亿以上规模私募股票策略夏普比率十强 - 该规模组有业绩展示的产品共499只，平均收益为34.7%，平均夏普比率为2.18 [5] - 十强产品中，量化多头策略占7只，股票市场中性占2只，股票多空占1只 [5] - 夏普比率前三的产品分别由进化论资产王一平、龙旗科技朱晓康、鸣石基金许吉管理 [5] - 进化论资产创始人王一平提出“做有逻辑的量化”，将市场运行的底层规律总结为逻辑类因子加入量化模型，以提升模型稳定性 [6] 50-100亿规模私募股票策略夏普比率十强 - 该规模组有业绩展示的产品共204只，平均收益为36.93%，平均夏普比率为2.11 [8] - 十强产品中，量化多头策略占7只，主观多头占2只，股票多空占1只 [8] - 夏普比率前三的产品分别由云起量化施恩、量魁私募梁涛、海南盛丰私募林子洋管理 [8] - 天算量化（排名第4）表示其天算中证2000指增产品具有超额历史胜率高、长期超额易累积、超额来源可靠及纯粹的主动管理阿尔法占比高的特点 [11] 20-50亿规模私募股票策略夏普比率十强 - 该规模组有业绩展示的产品共351只，平均收益为39.76%，平均夏普比率为1.76 [12] - 十强产品中，量化多头策略占8只，主观多头占2只 [12] - 夏普比率前三的产品分别由橡木资产仲引辉、海南正仁量化私募刘旭晖、橡木资产楼建平管理，橡木资产有两只产品位列前三 [12] - 橡木资产表示其股票量化投资特点为交易频率较高，且所有策略均基于量价因子，以模型预测为主，受基础设施波动影响较小 [13] 10-20亿规模私募股票策略夏普比率十强 - 该规模组有业绩展示的产品共409只，平均收益为45.27%，平均夏普比率为1.66 [15] - 十强产品中，量化多头策略占7只，股票市场中性占2只，股票多空占1只 [15] - 夏普比率前三的产品分别由杨湜资产郑彬和邹启翔、瀚鑫基金王泽原、海南恒立私募潘焕焕管理 [15] - 杨湜资产表示将在策略优化上更激进，计划丰富如2000指增等策略，并对2026年行情持乐观态度，预计流动性充裕，市场政策面和情绪面有支撑 [18] 5-10亿规模私募股票策略夏普比率十强 - 该规模组有业绩展示的产品共477只，平均收益为38.71%，平均夏普比率为1.54 [19] - 十强产品中，量化多头策略占9只，主观多头占1只 [19] - 夏普比率前三的产品分别由七禾聚资产刘力和朱超娜、海南瞰点私募梁宇奇、北京光华私募李彬和阿永嘎管理，北京光华私募两只产品包揽第3、4名 [19] - 七禾聚资产由七禾网控股，投资理念为坚持价值发现和价差发现 [20] 0-5亿规模私募股票策略夏普比率十强 - 该规模组有业绩展示的产品共1330只，平均收益为34.88%，平均夏普比率为1.43 [22] - 十强产品中，量化多头策略占7只，主观多头占3只 [22] - 夏普比率前三的产品分别由渡苇基金武自强和丁旭、杭州塞帕思傅申超、丰裕投资秦佩华管理 [22]

量化模型与构建方式 1. 模型名称：主线一级行业配置模型 **模型构建思路**：通过分析行业型基金的选股Alpha共识，捕捉个股层面的主题性Alpha向行业层面Beta转化的机会，从而预判并配置即将启动的主线行业[1][28][29]。 **模型具体构建过程**： 1. **筛选优选基金**：每月底，基于基金前一季度报告的前十大重仓股[29]。 * 计算每只重仓股相对其所属中信一级行业指数的月度超额收益[29]。 * 取基金所有重仓股当月超额收益的中位数，作为该基金当月的选股Alpha代表值[29]。 * 对基金过去6个月的月度Alpha进行线性时间衰减加权（近期权重更高），计算综合选股能力得分[29]。 * 筛选得分位于全市场行业型基金前20%的基金，作为当期“优选基金”[29]。 2. **识别共识板块**：统计当期“优选基金”所属板块[29]。 * 若某一板块的优选基金数量占全部优选基金的比例超过50%，则判定该板块形成强选股共识[30]。 * 或，若某一板块内超过50%的基金进入了优选列表，也判定该板块存在集中性Alpha机会[30]。 * 若无板块满足条件，则当期空仓[30]。 3. **确定具体行业**：在识别出的共识板块内部，计算各一级行业在“优选基金”中的平均重仓占比，选择占比最高的行业纳入投资组合[32][33]。 **模型评价**：该模型对主线行情具有领先指示作用，能够前瞻性地捕捉市场核心行情[36][42][43]。但其表现受市场主线清晰度影响，在行业快速轮动、共识分散的阶段，超额收益会减弱[2][36]。 2. 模型名称：主线二级行业配置模型 **模型构建思路**：将主线一级行业配置模型的逻辑应用于更精细的二级行业层面，以识别更具结构性的细分赛道机会[52]。 **模型具体构建过程**： 1. **筛选优选基金**：每月末，基于基金前一季报重仓股数据，计算其相对于所属中信二级行业指数的月度超额收益中位数，并对过去6个月的超额收益进行线性时间衰减加权，筛选出综合得分位于前20%的行业型基金作为“优选基金”[52]。 2. **识别潜在二级行业主线**：通过“优选基金”的重仓股数据，从两个维度筛选形成共识的二级行业： * **核心维度**：计算所有优选基金的重仓股在各二级行业上的平均持仓占比，筛选出平均占比最高的3个二级行业[52]。 * **补充维度**：为避免新兴或小众行业因持仓基数低被忽略，若某二级行业在“优选基金”中的持仓占比，与其在全部行业型基金中的持仓占比的比值，超过核心维度中排名第一的行业的平均占比，则该行业也被视作主线行业[53]。 * 最终，由核心维度的前3个行业和补充维度的行业共同构成当期的二级行业主线组合[53]。 **模型评价**：该模型能够捕捉并放大结构性牛市中的产业机遇，但其超额可持续性依赖于市场中存在可被识别和延续的行业主线[57]。 3. 模型名称：ETF拟合行业指数模型 **模型构建思路**：为将主线行业策略应用于实际投资，采用一篮子权益ETF来拟合目标行业指数的收益，以解决直接投资行业指数的可行性问题[45]。 **模型具体构建过程**： 1. 在每月底，将目标一级行业指数和所有权益ETF过去20天的收益率进行带约束的回归[2][45]： $$R_{i,t}=\beta_{1}\times x_{1,t}+\cdots+\beta_{n}\times x_{n,t}+\epsilon_{t}$$ $$s.t. \beta_{1}+\cdots+\beta_{n}=1, 0\le\beta_{i}\le1$$ 其中，$$R_{i,t}$$和$$x_{i,t}$$分别为一级行业指数i和权益ETF在过去20个交易日的涨跌幅[45][46]。 2. 筛选初步回归系数大于1%的前十只ETF（不足十只以实际数量为准），再次重复上述回归计算，得到系数$$\beta_{1}^{\prime},\cdots,\beta_{10}^{\prime}$$[46]。 3. 拟合得到的行业指数下一月收益为： $$R_{i,t+1}=\beta_{1}^{\prime}\times x_{1,t+1}+\cdots+\beta_{10}^{\prime}\times x_{10,t+1}$$[46] **模型评价**：ETF组合对主线策略的拟合存在一定的收益损耗，但仍保留捕捉主线机会的业绩特点[46]。 4. 模型名称：行业轮动基金优选模型 **模型构建思路**：通过识别非行业型基金中的行业轮动型基金，并利用量化因子筛选其中具备更强轮动能力的基金，构建一个能在市场缺乏清晰主线时捕捉行业切换机会的基金组合[20][61]。 **模型具体构建过程**： 1. **识别行业轮动型基金**：计算基金每期前十大重仓股所属一级行业的占比，比较相邻两期占比之差，再滚动四个季度取均值，得到基金的行业换手率指标[61]。将各期行业变化率排名前30%的基金定义为“行业轮动型基金”[61]。 2. **因子筛选与组合构建**： * 通过基金因子回测发现，近一年动态收益（基金实际收益-季报前十大重仓股模拟持仓收益）和持仓市值风格（偏小盘）两个因子在分组中表现出明显的单调性，即因子值更高的基金未来表现更优的概率系统性更高[64]。 * 在行业换手率较高的基金中，筛选规模大于1亿元的产品，并依据近一年动态收益与持仓市值风格两个因子进行等权综合打分，选择得分最高的前10只基金，构建行业轮动基金组合[68]。 5. 模型名称：市场环境自适应配置模型 **模型构建思路**：利用市场流动性变化作为择时指标，动态切换“主线行业策略”和“行业轮动基金策略”，以应对不同市场环境，提高组合适应性[3][72]。 **模型具体构建过程**： 1. **择时信号**：使用中证800指数近200个交易日日均成交额的月度环比变化作为先行指标[3][72]。 * 当该指标提高（市场流动性扩张）时，下一个月配置“主线策略”（此处指ETF拟合的主线一级行业组合）[3][72]。 * 当该指标下降（市场流动性收缩）时，下一个月配置“行业轮动基金策略”（即行业轮动基金优选模型构建的组合）[3][72]。 2. **组合构建**：根据上述择时信号，每月动态选择表现更优的策略进行配置，形成“捕捉行业机会组合”[73]。 模型的回测效果 1. **主线一级行业配置模型**（以中信一级行业指数为标的，2016年初至2026年1月20日）[36] * 年化收益率：20.91% * 相对偏股基金指数年化超额收益：14.62% 2. **ETF拟合行业指数模型**（拟合主线一级行业策略，2016年初至2026年1月20日）[46] * 年化收益率：16.21% * 相对偏股基金指数年化超额收益：9.92% 3. **主线二级行业配置模型**（2016年初至2026年1月20日）[55] * 年化收益率：18.78% * 相对偏股基金指数年化超额收益：9.19% 4. **行业轮动基金优选模型**（Top10组合，2016年初至2026年1月20日）[68] * 年化收益率：15.05% * 年化夏普比率：0.71 * 相对偏股基金指数年化超额收益：8.60% 5. **市场环境自适应配置模型**（捕捉行业机会组合，2016年初至2026年1月20日）[73] * 年化收益率：19.61% * 年化夏普比率：0.77 * 相对偏股基金指数年化超额收益：13.32% 量化因子与构建方式 1. 因子名称：基金选股Alpha因子 **因子构建思路**：衡量行业型基金通过选股创造超额收益的能力，用于筛选出具备高选股能力的“优选基金”[29]。 **因子具体构建过程**： 1. 每月底，基于基金前一季度报告的前十大重仓股[29]。 2. 计算每只重仓股相对其所属行业指数（一级或二级）的月度超额收益[29][52]。 3. 取该基金所有重仓股当月超额收益的中位数，作为该基金当月的选股Alpha值[29][52]。 4. 对基金过去6个月的月度Alpha进行线性时间衰减加权，得到综合选股能力得分[29][52]。 2. 因子名称：行业换手率因子 **因子构建思路**：衡量基金调整其行业配置的频繁程度和幅度，用于识别以行业轮动为特征的基金[61]。 **因子具体构建过程**： 1. 计算基金每期报告（季报）中，前十大重仓股所属中信一级行业的持仓占比[61]。 2. 计算相邻两期各行业持仓占比之差的绝对值之和，得到单期行业变化率[61]。 3. 滚动四个季度，取行业变化率的均值，作为基金的行业换手率指标[61]。 3. 因子名称：动态收益因子 **因子构建思路**：衡量基金经理通过动态交易（如调仓、打新、择时等）创造的超额收益，捕捉其操作能力[64]。 **因子具体构建过程**： * 动态收益 = 基金实际收益 - 基于基金季报披露的前十大重仓股构建的模拟持仓收益[64]。 * 取近一年的动态收益作为因子值[64][68]。 4. 因子名称：持仓市值风格因子 **因子构建思路**：衡量基金持仓的市值偏好，用于筛选持仓更偏小盘的基金[64]。 **因子具体构建过程**： * 基于基金季报重仓股，分析其持仓市值风格，判断是否偏向小市值[64][68]。 * 因子具体计算方式在报告中未详细说明，但明确指出其分组单调性强[64]。 5. 因子名称：市场流动性择时因子 **因子构建思路**：将市场整体流动性的变化作为判断哪种行业配置策略更有效的择时指标[3][72]。 **因子具体构建过程**： * 计算中证800指数近200个交易日日均成交额的月度环比变化[3][72]。 * 根据该指标的方向（扩张或收缩）来决定下一个月的主导策略[3][72]。

合作双方概况 - 高盈科技是一家专注于量化投资技术研发与金融工程服务的科技企业，拥有自主研发的极低时延预测型量化回测交易平台，覆盖策略开发、回测、运行全生命周期，并具备将前沿算法转化为稳定Alpha来源的工程化能力 [1] - 中科闻歌是中国科学院自动化研究所孵化的人工智能领军企业，聚焦决策智能赛道，打造了DIP决策智能平台、天湖X-Data数据操作系统、雅意大模型及智川X-Agent企业级智能体开发平台，核心团队拥有二十年大数据与AI技术积累，已服务千余家政企客户 [2] 合作核心内容与目标 - 双方签署战略合作框架协议，旨在推动量化投资从“人工经验”向“数智驱动”跨越式发展 [1] - 合作将围绕量化投资智能化升级，在另类数据赋能、因子智能挖掘、智能化商业创新等领域展开深度合作 [1] - 合作致力于共同打造下一代智能量化研究体系，具体围绕数据层、模型与决策层、应用与生态层三大方向展开 [2][3] 具体合作方向 - 在数据层，双方将共建全球全息金融数据平台，融合金融数据、开源数据与产业数据，并加入情感、事理、归因、时序等增强性二阶数据与多类型另类数据因子 [2] - 在模型与决策层，将围绕大语言模型、金融量化决策模型与智能体技术，构建覆盖因子挖掘、策略生成与组合优化的端到端决策模型，以提升量化研究与交易决策的复杂市场一致性与可扩展性 [2] - 在应用与生态层，将聚焦投研、风险控制与策略管理等核心场景，持续探索AI技术在量化交易中的工程化应用路径，推动形成协同演进的生态服务体系 [3] 合作意义与未来展望 - 此次合作被视为量化投资技术与数据智能技术的深度融合，高盈科技在量化交易平台、策略工程化及市场实战方面的优势，与中科闻歌在多模态数据治理、通专融合大模型与决策智能方面的技术积累形成强互补 [3] - 双方将通过构建“数据－模型－决策”闭环体系，打造更智能、更精准的投研辅助系统 [3] - 高盈科技表示将以此次合作为起点，携手中科闻歌持续推动AI技术在金融量化领域的深度应用，共同抢占“AI+量化”新高地，为行业智能化升级注入新动能 [3] - 中科闻歌表示此前已布局AI赋能银行、基金、保险等金融领域业务，本次合作将深化金融细分领域应用场景探索 [3] - 未来双方还将在商业创业和产业赋能上，探索AI驱动的商业模式创新，共同推进智能化解决方案在量化投资领域的产业化推广 [3]

2025年市场与私募基金整体表现 - 2025年A股市场整体震荡上行，上证指数涨幅超过18%，创业板指涨幅超过49% [3] - 商品市场显著分化，贵金属指数全年累计涨幅超过81% [3] - 私募基金整体取得可观收益，截至2025年末，在私募排排网有业绩展示的5192只私募基金全年平均收益达31.93% [3] - 分策略看，量化多头与主观多头表现尤为突出，平均收益率分别高达44.74%和37.71% [3] - 多资产策略下的复合策略与宏观策略平均收益均超过29%，CTA策略与FOF策略2025年平均收益也在20%以上 [3] - 融智投资FOF基金经理李春瑜分析指出，消费、科技、高端制造等多板块轮动活跃，叠加市场交投活跃、流动性充裕，共同推动了权益类产品赚钱效应显著提升 [3] 各私募策略产品收益排名概览 - 根据二级策略分类，2025年收益排名前20的产品中，其他衍生品策略平均收益为32.91%，复合策略平均收益为30.77%，宏观策略平均收益为29.01% [5] - 转债交易策略平均收益为22.39%，FOF策略平均收益为20.73%，量化CTA策略平均收益为20.21% [5] - 股票多空策略平均收益为15.64%，期权策略平均收益为14.97%，套利策略平均收益为11.00% [5] - 债券复合策略平均收益为10.41%，股票市场中性策略平均收益为9.72%，债券增强策略平均收益为8.95%，纯债策略平均收益为6.72% [5] 量化多头策略产品表现 - 截至2025年末，5亿以上规模私募旗下符合排名规则的量化多头产品共531只 [6] - 2025年收益排在前十的量化多头产品依次来自：海南盖亚青柯私募、今通投资、翰荣投资、久铭投资、国标资产、兆信私募基金、龙旗科技、龙吟虎啸、衍合投资、鹿秀投资 [7] - 今通投资钱伟强管理的“今通量化价值成长六号”以中证1000指增为策略，业绩表现突出，位列第2 [9] - 今通投资成立于2015年，由华尔街资深投资团队携手硅谷AI科学家联合创立，专注中国A股和新兴市场量化投资，公司核心投研团队75%成员拥有博士学历，均来自千禧年、贝莱德、亚马逊等全球知名机构 [9] - 基金经理钱伟强为美国加州大学经济学博士，曾任美国IBM资深算法科学家、亚马逊AI营销科学家，积累了丰富的大数据与AI大模型经验，现任今通投资CTO，并搭建了AI投研平台和机器学习底层框架 [10] 主观多头策略产品表现 - 截至2025年末，5亿以上规模私募旗下符合排名规则的主观多头产品共1090只 [11] - 2025年收益排在前十的主观多头产品依次来自：能敬投资控股、上海歌汝私募、上海恒穗资产、信持力资产、蓝宝石基金、北京禧悦私募、上海峄昕私募、远信投资、乾图投资、榕树投资 [11] - 乾图投资黄立图管理的“乾图唐玄甲”业绩表现亮眼 [16] - 黄立图为乾图投资创始人，中山大学金融学硕士，拥有20年从业经验，曾任职于广州越秀集团、广发证券、华夏基金，其核心投资框架为“价值、趋势、博弈” [16] 复合策略产品表现 - 截至2025年末，5亿以上规模私募旗下符合排名规则的复合策略产品共244只 [17] - 2025年收益排在前十的复合策略产品依次来自：硕和资产、天辉投资、宁波数法私募、喜世润投资、亿库资本、晨乐资产、巴克夏投资、河南砥盈私募、国源信达、正班基金 [17] - 位居榜首的是硕和资产吕心剑管理的“硕和瑞祥”，以显著优势领跑 [19] - 硕和资产创立于2020年，办公地位于杭州与无锡，是长三角区域备受关注的新锐投资管理机构，吕心剑是公司核心创始合伙人之一，曾任职于中信证券 [19] 宏观策略产品表现 - 截至2025年末，5亿以上规模私募旗下符合排名规则的宏观策略产品共133只 [20] - 2025年收益排在前十的宏观策略产品依次来自：久期投资、路远私募、中安汇富、前海夸克资产、翼丰投资、深圳善择私募、波粒二象私募、杭州博衍私募、银叶投资、昌都凯丰投资 [20] - 路远私募路文韬管理的“路远睿泽稳增”业绩表现突出，夺得第2，路文韬为路远私募创始人，拥有近20年从业经验 [24] - 在5亿以上规模私募旗下宏观策略20强产品中，量化产品仅占6只 [25] - 波粒二象私募林颖颖管理的“杭州波粒二象小红掌A类份额”在上榜量化宏观产品中领衔，波粒二象私募成立于2016年，和浙江大学计算机系进行深度产研协同，将人工智能技术应用于量化交易领域 [25] - 基金经理林颖颖为北京大学经济学和香港大学金融学硕士，拥有10年大类资产配置及宏观研究经验，擅长以量化手段构建宏观交易组合 [25] 主观CTA策略产品表现 - 截至2025年末，5亿以上规模私募旗下符合排名规则的主观CTA产品共78只，2025年收益20强产品中有5只收益表现突出 [26] - 2025年收益排在前十的主观CTA产品依次来自：弈祖投资、农夫私募、持赢私募、北京富华资信私募、东航私募、共青城广聚星合私募、孚盈投资、申优资产、魔寓私募、七禾聚资产 [26] - 持赢私募钱骏管理的“持赢精诚所至A类份额”位居前3 [29] - 持赢私募成立于2007年，专注期货市场，强调风险控制，擅长把握趋势性交易机会，公司创始人钱骏拥有20多年期货市场实战经验 [29] - 自2023年中以来，持赢持续跟踪黄金趋势，并较早提出这是一轮超长周期的行情，2026年1月26日现货黄金价格再创历史新高，突破5100美元/盎司关口 [29] - 展望2026年，钱骏表示政治博弈加剧、战争风险犹存，黄金涨幅很可能会超过去年，2026年黄金价格大概率会涨到1500-1800元，甚至摸到2000元 [29] 量化CTA策略产品表现 - 截至2025年末，5亿以上规模私募旗下符合排名规则的量化CTA产品共185只，2025年收益20强产品中有3只收益表现突出 [30] - 2025年收益排在前十的量化CTA产品依次来自：华澄私募、共青城广聚星合私募、双隆投资、智信融科、会世私募、海南无量资本、上海悬铃私募、航景星和资产、彩霞湾投资、富犇投资 [30] - 华澄私募颜学阶管理的“华澄二号”位居榜首 [33] - 颜学阶为公司合伙创始人，曾在Sun和微软任职，深度涉足数据挖掘及商业智能领域，2010年起专注于量化投资 [33] 私募FOF产品表现 - 私募FOF的核心策略是通过优中选优地配置多只私募基金来构建一个“基金组合”，实现多元化配置 [34] - 截至2025年末，在私募排排网上展示业绩且符合排名规则、产品规模在3000万以上的私募FOF产品共56只，2025年平均收益为20.55% [35] - 2025年收益排在前十的私募FOF产品依次来自：上海太盈、青岛洪运瑞恒私募、泉智基金、博润银泰投资、融智投资、宏桥基金、海南东方润泽私募、宁波和御私募、广金美好、北京明晟东诚私募 [36] - 融智投资李春瑜管理的“融智百舸量化FOF2号”位居前5，并且该收益领衔管理规模5亿以下的小而美私募 [40] - 在FOF领域，融智投资专注于自上而下的大资产类明确判断以及自下而上的策略深刻理解，基于客户风险承受能力与需求设计产品，倾向于多资产、多策略的分散配置，通过定量和定性分析对基金进行“质检” [40]

国内股市整体表现与市场情绪 - 市场呈现指数涨0.5%即被打压、跌回原点又反弹的震荡格局 [1] - 市场买盘力量统计为3000+，但剔除黄金、白银概念股后，市场已完全破位进入熊市 [3] - 市场呈现结构性特征，牛的行业很牛，其余行业资金持续流出，卖盘力量达1000+ [3] - 市场连跌现象加剧，今日三连阴公司达1504家，四连阴公司达341家，显示多数股票不赚钱 [7] 市场热点与行业表现 - 热点高度集中且断层，黄金板块有25家涨停，有色金属板块有23家涨停 [5] - 其他涨价题材如染料、油服、芯片等板块涨停家数仅5家，未形成气候 [5] - 有色金属成为今日热点，但预期将受打压，建议关注商品市场实物交易 [5] - 市场整体赚钱效应差，追涨胜率约40%，做超跌连续三天胜率仅20% [7] 市场交易数据量化分析 - 今日涨停公司80家，真实涨停76家，涨5%以上公司275家，涨3%以上公司528家 [4] - 今日跌停公司5家，跌5%以上公司171家，跌3%以上公司732家 [4] - 量化统计买盘为3041，卖盘为1032，多空力量对比为582 [4] - 连涨持续性数据萎缩，连跌数据扩大，例如连涨3天公司从T-3日的1185家萎缩至T-1日的268家 [7] 投资策略与资金流向建议 - 建议投资者回避国内权益类市场，转向商品市场（如黄金、白银、大宗商品）或海外市场（如半导体） [1][7] - 认为国内股市缺乏价值与炒作机会，耐心资金持续受损，市场由人为操控 [1] - 建议通过商品市场进行实物投资，或通过海外市场参与高景气行业（如半导体） [1][5] - 指出在量化交易环境下，即使发现市场拐点再进场也不会被踏空，因此当前应保持观望 [7]

2025年量化私募行业整体表现 - 2025年是量化投资标志性大年，DeepSeek的横空出世为行业注入颠覆性AI动能，同时A股市场震荡上行，中小盘风格显著占优，中证2000与微盘股指数分别大涨超36%和80%，叠加市场流动性充裕、交投活跃，多重利好共振令量化多头策略迎来全面爆发 [1] - 根据私募排排网数据，有业绩展示的量化产品共1784只，2025年平均收益达30.28%，平均超额（几何）收益达10.83% [1] - 量化多头策略产品共806只，2025年收益和超额（几何）收益分别为44.74%、16.46%，在私募二级策略中居前 [1] 各量化策略2025年业绩表现 - 量化CTA策略产品375只，2025年平均收益为20.21%，平均超额收益为14.04% [2] - 股票市场中性策略产品186只，2025年平均收益为9.58%，平均超额收益为-6.87% [2] - 复合策略产品158只，2025年平均收益为26.94%，平均超额收益为7.86% [2] - 期权策略产品54只，2025年平均收益为12.41%，平均超额收益为6.65% [2] - 转债交易策略产品46只，2025年平均收益为22.67%，平均超额收益为3.39% [2] - 套利策略产品39只，2025年平均收益为11.77%，平均超额收益为-5.01% [2] - 股票多空策略产品31只，2025年平均收益为16.13%，平均超额收益为-1.30% [2] - FOF产品21只，2025年平均收益为15.66%，平均超额收益为-1.70% [2] - 债券复合策略产品17只，2025年平均收益为12.10%，平均超额收益为11.47% [2] - 纯债策略产品7只，2025年平均收益为8.55%，平均超额收益为7.93% [2] - 其他衍生品策略产品4只，2025年平均收益为40.84%，平均超额收益为33.63% [2] 量化选股策略细分表现 - 截至2025年12月底，有业绩展示的量化选股产品共335只，2025年平均收益为42.28%，平均超额收益为17.70% [3] - 量化选股产品2025年收益十强的上榜门槛超***%，位居前3的产品依次来自海南盖亚青柯私募、水碓泉资产、翰荣投资 [3] - 海南盖亚青柯私募成立于2021年，基于创始团队自主研发的量化金融学术成果，结合超10年美、欧、中国本土市场实战经验，利用大数据、人工智能、复杂系统等方法捕捉市场无效性 [6] - 翰荣投资旗下产品翰荣安晟进取一号B类份额2025年表现亮眼，收益超***%，产品由总经理聂守华（16年从业经验）和投资总监贺杰共同管理 [6] - 百亿私募龙旗科技旗下由朱晓康管理的龙旗科技创新精选1号C类份额2025年收益达***%，领衔百亿私募量化选股产品，龙旗科技成立于2011年，是国内成立较早的老牌量化对冲基金 [6] 中证500指增策略细分表现 - 截至2025年12月底，有业绩展示的中证500指增产品共173只，2025年平均收益为46.32%，平均超额收益为12.22% [7] - 中证500指增产品2025年超额收益十强的上榜门槛为***%，位居前3的产品依次来自国标资产、兆信私募基金、照月私募 [7] - 准百亿私募（50-100亿规模）量魁私募旗下梁涛管理的量魁中证500指数增强之降龙伏虎A类份额位列第6，2025年超额收益超***%，量魁私募成立于2015年，基于数量化方法研究衍生品和证券价格波动规律 [8] - 基金经理梁涛为北京大学电子工程硕士，拥有10余年期货、股票量化投研经验，擅长股票alpha策略、商品CTA策略 [9] - 顽岩资产旗下顽岩中证500指数增强1号A类份额2025年超额收益达***%，跻身前十强，产品由创始人、总经理金腾管理，其2012年进入量化行业，早期负责股指策略开发 [9] 中证1000指增策略细分表现 - 截至2025年12月底，有业绩展示的中证1000指增产品共169只，2025年平均收益为49.68%，平均超额收益为17.41% [10] - 中证1000指增产品2025年超额收益十强的上榜门槛超***%，位居前3的产品依次来自今通投资、鹿秀投资、蒙玺投资 [10] - 在十强榜单中，百亿私募产品显著增多，包括蒙玺投资、明汯投资、平方和投资、鸣石基金、千衍私募的产品 [11] - 蒙玺投资李骧管理的蒙玺中证1000指数量化5号A类份额2025年超额收益达***%，领衔百亿私募中证1000指增产品，蒙玺投资成立于2016年，2025年成立AI Lab，将AI赋能整个投研链路 [12] - 创始人李骧为中国科学技术大学化学物理学士、美国布朗大学理论化学硕士，是国内第一批量化交易基金经理，拥有17年交易经验，擅长低延迟交易策略 [12] 沪深300指增策略细分表现 - 截至2025年12月底，有业绩展示的沪深300指增产品共35只，2025年平均收益为31.22%，平均超额收益为11.52% [13] - 沪深300指增产品2025年超额收益十强的上榜门槛为***%，位居前3的产品分别来自广州传山私募、明汯投资等 [13] - 明汯投资解环宇和裘慧明共同管理的明汯稳健增长2期2025年超额收益达***%，业绩表现突出，明汯投资成立于2014年，是国内较早一批将人工智能技术成功应用到金融市场的私募机构 [14] - 根据第三方数据，2025年四季度末，明汯投资的规模为700-800亿，稳坐国内量化第一梯队 [15] 其他指增策略细分表现 - 截至2025年12月底，有业绩展示的其他指增产品共94只，2025年平均收益为46.76%，平均超额收益为19.95% [16] - 其他指增产品2025年超额收益十强的上榜门槛超***%，位居前3的产品依次来自菁上甲万、中闽汇金、杨湜资产 [17] - 中闽汇金旗下中闽汇金量化2号2025年超额收益达***%，位列第2，公司重点投资于符合国家产业规划和经济发展形势的行业，从中发掘高速成长板块 [18]

文章核心观点 - 中证A500指数正从“新指数”快速跃迁为“核心宽基”，其相关产品（尤其是ETF和指数增强私募）获得了大规模、持续性的机构资金流入，这标志着该指数已成为市场筛选出的关键“核心权益载体”，具备显著的长期配置价值 [2][3][12] 规模与资金行为 - 自2024年9月首只中证A500场内ETF上市以来，相关ETF及联接产品总规模在不到一年半时间内已超过1600亿元，成为近十年来增长最快的权益宽基指数之一 [2][3] - 2025年12月，A500ETF出现了接近千亿级别的净申购规模，资金体量大、集中度高且行为持续，具备鲜明的机构资金特征 [3] - 该大规模资金流入推测与监管政策（如国家金融监管总局下调保险公司相关股票持仓风险因子）释放增量资金有关，表明A500ETF已被长期配置型资金明确纳入资产配置框架 [3][5] 量化与私募视角 - 2025年以来，中证A500指数增强私募证券基金的备案数量显著上升，且参与机构中不乏中大型量化私募，这直接反映了专业投资机构对该指数“可交易性”的认可 [6][7] - 中证A500指数结构设计更有利于作为量化模型的Beta底座：其500只样本覆盖范围广，行业配置均衡，弱化了金融、地产等单一行业的权重偏置，同时兼顾传统与新兴产业龙头 [10] - 相较于沪深300，A500行业集中度更低、风格分散度更高；相较于中证1000，其成分股流动性更好、整体波动更可控，这为指数增强策略在不显著放大系统性风险的前提下，提供了稳定提取超额收益的空间 [10] - 从量化投资实务看，A500在策略容量、流动性、行业与风格暴露控制上处于沪深300与中证1000之间的更优区间，因此正成为量化机构布局的新一代“核心指增赛道” [11] 配置价值总结 - 中证A500已成为关键的“核心权益载体”，具备三重配置价值：作为权益资产的“中枢配置”，在结构性行情中提供更稳健的均衡型Beta；作为获取α的优质底盘，尤其是指数增强产品在平衡收益与回撤方面具备优势；作为政策与资金偏好的交汇点，获得持续的机构资金与产品供给支持 [12] - 市场对均衡型宽基指数的需求日趋明确，投资者关注点已从“是否关注A500”转向“配置多少权重、如何提升回报效率”，在当前阶段适度提高A500配置比例，尤其是精选其指数增强产品，具备清晰的逻辑基础与现实意义 [12]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：微盘股轮动模型**[19][20][27] * **模型构建思路**：通过比较微盘股指数与茅指数的相对价值和短期动量，判断并轮动投资于表现更优的风格指数。[19][20][27] * **模型具体构建过程**： 1. **计算相对净值**：计算微盘股指数与茅指数的相对净值（微盘股指数净值 / 茅指数净值）。[27] 2. **计算年均线**：计算该相对净值的243日移动平均线（年均线）。[27] 3. **计算斜率**：分别计算微盘股指数和茅指数过去20日收盘价的斜率（趋势）。[27] 4. **生成信号**： * 当微盘股/茅指数相对净值 **高于** 其243日均线时，倾向于投资微盘股。[27] * 当微盘股/茅指数相对净值 **低于** 其243日均线时，倾向于投资茅指数。[27] * 结合20日斜率：当两个指数的20日斜率方向相反且一方为正时，选择投资斜率为正的指数，以应对潜在的风格切换。[27] 2. **模型名称：微盘股择时风控模型**[19][20][27] * **模型构建思路**：监控十年期国债收益率和微盘股波动率拥挤度的同比变化，当任一指标触及预设阈值时，发出平仓信号以控制中期系统性风险。[19][20][27] * **模型具体构建过程**： 1. **计算十年期国债收益率同比**：计算当前十年期国债到期收益率相对于一年前同期的变化率。[27] $$十年国债利率同比 = \frac{当前十年期国债到期收益率}{一年前同期十年期国债到期收益率} - 1$$ 2. **计算波动率拥挤度同比**：计算当前微盘股波动率拥挤度指标相对于一年前同期的变化率。[27] $$波动率拥挤度同比 = \frac{当前波动率拥挤度}{一年前同期波动率拥挤度} - 1$$ 3. **生成风控信号**：设定两个阈值，十年国债利率同比阈值为0.3（30%），波动率拥挤度同比阈值为0.55（55%）。[27] * 若 **十年国债利率同比 ≥ 30%** 或 **波动率拥挤度同比 ≥ 55%**，则触发风控信号，建议平仓。[27] * 否则，维持持仓。[27] 3. **模型名称：宏观择时模型**[47][50] * **模型构建思路**：基于经济增长和货币流动性两个宏观维度的动态事件因子，生成权益资产（股票）的配置仓位信号，进行股债轮动。[47] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述具体构建过程，但指出模型根据经济增长和货币流动性层面生成信号强度，并综合得出股票仓位建议。具体细节需参考其历史研究报告《Beta 猎手系列：基于动态宏观事件因子的股债轮动策略》。[47][49] 模型的回测效果 1. **微盘股轮动模型**：报告未提供该模型历史回测的综合绩效指标（如年化收益率、夏普比率等），但提供了截至2025年12月31日的具体信号：维持茅指数信号，预期中期配置茅指数能有更高相对收益。[19][20] 2. **微盘股择时风控模型**：报告未提供该模型历史回测的综合绩效指标，但提供了截至2025年12月31日的监控值：波动率拥挤度同比为-33.43%，十年期国债到期收益率同比为9.93%，均未触及风控阈值，因此中期系统性风险处于可控范围，风控信号未触发。[19][20] 3. **宏观择时模型**： * 截至2025年12月31日，模型对1月份权益推荐仓位为 **60%**（上月为55%）。[47][50] * 模型对12月份经济增长层面信号强度为50%，货币流动性层面信号强度为60%。[47] * 择时策略2025年年初至今收益率为 **14.59%**，同期Wind全A收益率为26.87%。[47] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：市值因子**[54][66] * **因子构建思路**：使用公司流通市值的对数作为代理变量，通常认为小市值公司具有更高的风险溢价和成长潜力。[66] * **因子具体构建过程**：$$LN\_MktCap = ln(流通市值)$$[66] * **因子评价**：报告指出，过去一周小市值因子在全市场范围内表现强势，是市场风格的主导因子之一。[54] 2. **因子名称：价值因子**[54][66] * **因子构建思路**：通过多种估值比率衡量公司价格是否低于其内在价值，例如市净率、市盈率、市销率的倒数等。[66] * **因子具体构建过程**：报告列出了多个细分价值因子，例如： * $$BP\_LR = \frac{最新年报账面净资产}{最新市值}$$ * $$EP\_FTTM = \frac{未来12个月一致预期净利润}{最新市值}$$ * $$SP\_TTM = \frac{过去12个月营业收入}{最新市值}$$[66] * **因子评价**：报告指出，过去一周价值因子全线飘红，显示市场资金在追逐小盘弹性的同时，风险偏好回归对低估值的重视。[54] 3. **因子名称：成长因子**[66] * **因子构建思路**：通过公司财务指标的增长率来衡量其未来的成长潜力。[66] * **因子具体构建过程**：报告列出了多个细分成长因子，例如： * $$NetIncome\_SQ\_Chg1Y = 单季度净利润同比增速$$ * $$OperatingIncome\_SQ\_Chg1Y = 单季度营业利润同比增速$$ * $$Revenues\_SQ\_Chg1Y = 单季度营业收入同比增速$$[66] 4. **因子名称：质量因子**[66] * **因子构建思路**：通过盈利能力、运营效率、财务稳健性等指标衡量公司的经营质量。[66] * **因子具体构建过程**：报告列出了多个细分质量因子，例如： * $$ROE\_FTTM = \frac{未来12个月一致预期净利润}{股东权益均值}$$ * $$OCF2CurrentDebt = \frac{过去12个月经营现金流净额}{流动负债均值}$$ * $$GrossMargin\_TTM = 过去12个月毛利率$$[66] 5. **因子名称：一致预期因子**[54][66] * **因子构建思路**：基于分析师一致预期的变化或目标价空间，捕捉市场对未来盈利预期的调整。[66] * **因子具体构建过程**：报告列出了多个细分一致预期因子，例如： * $$EPS\_FTTM\_Chg3M = 未来12个月一致预期EPS过去3个月的变化率$$ * $$TargetReturn\_180D = 一致预期目标价相对于目前股价的收益率$$[66] * **因子评价**：报告指出，随着年报预告披露期接近尾声，市场短期脱离对于高业绩预期板块的追逐，使得一致预期因子表现走弱。[54] 6. **因子名称：技术因子**[54][66] * **因子构建思路**：基于价量数据构建指标，反映市场的交易行为、流动性和动量特征。[66] * **因子具体构建过程**：报告列出了多个细分技术因子，例如： * $$Volume\_Mean\_20D\_240D = \frac{20日成交量均值}{240日成交量均值}$$ * $$Turnover\_Mean\_20D = 20日换手率均值$$[66] * **因子评价**：报告指出，过去一周量价类因子（技术和低波因子）表现良好，并预期未来一周小市值和量价类因子能维持表现。[54] 7. **因子名称：波动率因子**[66] * **因子构建思路**：通过股票收益率的历史波动率或模型残差波动率来衡量其风险水平，通常低波动股票具有更稳定的表现。[66] * **因子具体构建过程**：报告列出了多个细分波动率因子，例如： * $$Volatility\_60D = 60日收益率标准差$$ * $$IV\_CAPM = CAPM模型残差波动率$$ * $$IV\_FF = Fama-French三因子模型残差波动率$$[66] 8. **因子名称：反转因子**[66] * **因子构建思路**：基于股票过去一段时间的收益率，认为过去表现差的股票未来可能反弹，而过去表现好的股票可能回调。[66] * **因子具体构建过程**：报告列出了多个细分反转因子，例如： * $$Price\_Chg20D = 20日收益率$$ * $$Price\_Chg60D = 60日收益率$$ * $$Price\_Chg120D = 120日收益率$$[66] 9. **因子名称：可转债正股一致预期因子**[59] * **因子构建思路**：从正股与可转债的相关关系出发，将用于预测正股的“一致预期”类因子应用于可转债择券。[59] 10. **因子名称：可转债正股价值因子**[59] * **因子构建思路**：从正股与可转债的相关关系出发，将用于预测正股的“价值”类因子应用于可转债择券。[59] 11. **因子名称：可转债正股成长因子**[59] * **因子构建思路**：从正股与可转债的相关关系出发，将用于预测正股的“成长”类因子应用于可转债择券。[59] 12. **因子名称：可转债正股财务质量因子**[59] * **因子构建思路**：从正股与可转债的相关关系出发，将用于预测正股的“财务质量”类因子应用于可转债择券。[59] 13. **因子名称：可转债估值因子**[59] * **因子构建思路**：直接从可转债自身的估值指标出发进行择券，选取的指标是平价底价溢价率。[59] 因子的回测效果 （以下数据均基于“上周”和“今年以来”两个时间窗口，在全部A股、沪深300、中证500、中证1000四个股票池中的表现） 1. **一致预期因子**： * **IC均值（上周）**：全部A股 0.21%， 沪深300 -8.80%， 中证500 -1.51%， 中证1000 -0.18%[55] * **IC均值（今年以来）**：全部A股 2.25%， 沪深300 -2.73%， 中证500 0.51%， 中证1000 0.84%[55] * **因子多空收益（上周）**：全部A股 0.08%， 沪深300 0.10%， 中证500 -1.46%， 中证1000 -0.87%[55] * **因子多空收益（今年以来）**：全部A股 -0.07%， 沪深300 0.45%， 中证500 -5.89%， 中证1000 -2.20%[55] 2. **市值因子**： * **IC均值（上周）**：全部A股 10.97%， 沪深300 33.47%， 中证500 -2.07%， 中证1000 4.74%[55] * **IC均值（今年以来）**：全部A股 7.41%， 沪深300 19.70%， 中证500 -8.85%， 中证1000 -0.66%[55] * **因子多空收益（上周）**：全部A股 1.62%， 沪深300 3.11%， 中证500 1.70%， 中证1000 0.06%[55] * **因子多空收益（今年以来）**：全部A股 2.65%， 沪深300 7.23%， 中证500 -10.20%， 中证1000 -0.45%[55] 3. **成长因子**： * **IC均值（上周）**：全部A股 7.53%， 沪深300 -11.51%， 中证500 1.18%， 中证1000 4.51%[55] * **IC均值（今年以来）**：全部A股 5.72%， 沪深300 3.62%， 中证500 2.91%， 中证1000 2.77%[55] * **因子多空收益（上周）**：全部A股 1.29%， 沪深300 -2.91%， 中证500 1.64%， 中证1000 0.45%[55] * **因子多空收益（今年以来）**：全部A股 2.89%， 沪深300 0.59%， 中证500 4.64%， 中证1000 0.14%[55] 4. **反转因子**： * **IC均值（上周）**：全部A股 -2.85%， 沪深300 -4.27%， 中证500 -5.74%， 中证1000 4.07%[55] * **IC均值（今年以来）**：全部A股 -2.45%， 沪深300 0.53%， 中证500 -9.15%， 中证1000 -0.03%[55] * **因子多空收益（上周）**：全部A股 -1.30%， 沪深300 -1.84%， 中证500 -2.80%， 中证1000 0.20%[55] * **因子多空收益（今年以来）**：全部A股 -4.25%， 沪深300 -3.14%， 中证500 -13.15%， 中证1000 -2.79%[55] 5. **质量因子**： * **IC均值（上周）**：全部A股 -6.17%， 沪深300 -19.17%， 中证500 -13.04%， 中证1000 -11.20%[55] * **IC均值（今年以来）**：全部A股 3.05%， 沪深300 1.08%， 中证500 -4.73%， 中证1000 -0.86%[55] * **因子多空收益（上周）**：全部A股 -0.69%， 沪深300 -3.29%， 中证500 0.05%， 中证1000 -0.96%[55] * **因子多空收益（今年以来）**：全部A股 1.45%， 沪深300 -0.88%， 中证500 -4.69%， 中证1000 1.51%[55] 6. **技术因子**： * **IC均值（上周）**：全部A股 6.77%， 沪深300 -4.67%， 中证500 3.45%， 中证1000 5.79%[55] * **IC均值（今年以来）**：全部A股 3.02%， 沪深300 -4.23%， 中证500 -5.47%， 中证1000 -0.55%[55] * **因子多空收益（上周）**：全部A股 -0.39%， 沪深300 -1.41%， 中证500 -0.60%， 中证1000 -0.59%[55] * **因子多空收益（今年以来）**：全部A股 -1.95%， 沪深300 -4.69%， 中证500 -13.04%， 中证1000 -4.09%[55] 7. **价值因子**： * **IC均值（上周）**：全部A股 14.54%， 沪深300 14.95%， 中证500 20.03%， 中证1000 22.00%[55] * **IC均值（今年以来）**：全部A股 0.25%， 沪深300 0.80%， 中证500 -5.63%， 中证1000 -2.89%[55] * **因子多空收益（上周）**：全部A股 1.42%， 沪深300 0.26%， 中证500 3.68%， 中证1000 3.31%[55] * **因子多空收益（今年以来）**：全部A股 -3.09%， 沪深300 -3.34%， 中证500 -8.43%， 中证1000 -2.43%[55] 8. **波动率因子**： * **IC均值（上周）**：全部A股 5.56%， 沪深300 1.98%， 中证500 -1.57%， 中证1000 10.41%[55] * **IC均值（今年以来）**：全部A股 0.82%， 沪深300 -0.12%， 中证500 -8.94%， 中证1000 -0.88%[55] * **因子多空收益（上周）**：全部A股 -1.11%， 沪深300 -1.33%， 中证500 -2.28%， 中证1000 -0.03%[55] * **因子多空收益（今年以来）**：全部A股 -3.70%， 沪深300 -1.95%， 中证500 -13.49%， 中证1000 -3.47%[55]

量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：多因子模型[2][15] * **模型构建思路**：该模型是量化基金广泛采用的一种策略模型，通过综合多个能够预测股票未来收益的因子（如价值、成长、动量、质量等）来构建投资组合，旨在获取超越基准指数的超额收益[2][15]。 * **模型具体构建过程**：研报未提供具体的多因子模型构建细节、因子定义、权重分配方法或组合优化过程。 2. **模型名称**：大数据驱动主动投资模型[2][15] * **模型构建思路**：该模型利用海量、多样化的另类数据（如网络舆情、电商数据、卫星图像等），通过机器学习、自然语言处理等技术提取有效信息，并将其融入投资决策过程，以发现传统数据难以捕捉的投资机会[2][15]。 * **模型具体构建过程**：研报未提供具体的大数据模型构建细节、数据来源、特征工程方法或算法模型。 3. **模型名称**：行业主题轮动模型[2][15] * **模型构建思路**：该模型旨在根据宏观经济周期、产业政策、市场情绪等因素，动态调整在不同行业或主题上的配置权重，以捕捉不同阶段表现突出的板块机会[2][15]。 * **模型具体构建过程**：研报未提供具体的行业轮动模型构建细节、轮动信号生成方法或权重调整机制。 模型的回测效果 1. **多因子模型**，本周收益中位数**3.78%**[19]，本月收益中位数**11.32%**[19]，本季度收益中位数**11.32%**[19]，本年度收益中位数**11.32%**[19]。 2. **大数据驱动主动投资模型**，本周收益中位数**1.50%**[20]，本月收益中位数**8.61%**[20]，本季度收益中位数**8.61%**[20]，本年度收益中位数**8.61%**[20]。 3. **行业主题轮动模型**，本周收益中位数**1.71%**[18]，本月收益中位数**7.19%**[18]，本季度收益中位数**7.19%**[18]，本年度收益中位数**7.19%**[18]。 量化因子与构建方式 * 研报中提及了“多因子”策略，但未具体列出或描述任何单一因子的名称、构建思路、具体构建过程及公式[2][15][19]。 因子的回测效果 * 研报未提供任何单一因子的独立测试结果（如IC值、IR值、多空收益等）。